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通过数字化提高护理质量和可及性......
摘要 目的 医疗保健人员严重短缺，特别是在农村地区，是低收入和中等收入国家提供优质非传染性疾病 (NCD) 医疗服务的主要障碍。在这项概念验证研究中，我们旨在测试孟加拉国农村地区糖尿病和高血压综合管理的分散模式，以提高医疗服务的可及性和质量。 设计和设置 该研究为单队列概念验证研究。主要干预措施包括将筛查、常规监测和药物补充分配从医生管理的分区 NCD 诊所转移到非医生卫生工作者管理的村级社区诊所；开发了一个数字护理协调平台，用于电子健康记录、护理点支持、转诊和常规患者随访。这项研究是在孟加拉国朗布尔省帕尔巴蒂普尔分区进行的。 参与者 共有 624 名参与者参加了该研究（平均（SD）年龄为 59.5（12.0）；65.1% 为女性）。结果 NCD 诊所和社区诊所的血压和血糖控制、患者保留率和患者就诊量的变化。结果 血压未控制的患者比例从基线时的 60% 下降到随访第三个月的 26%，调整协变量后降低了 56%（发病率比 0.44；95% CI 0.33 至 0.57）。血糖未控制的患者比例从随访第三个月的 74% 下降到 43%。基线后和整个研究期间的流失率分别为 29.1% 和 36.2%。结论 这项概念验证研究强调了在孟加拉国以及全球类似环境中，让较低级别初级保健机构和非医师卫生工作者参与进来，以迅速扩大对高血压和糖尿病患者的急需服务的潜力。需要进一步研究来评估分散式高血压和糖尿病护理的有效性。
糖尿病和慢性呼吸系统疾病患者的卫生服务的可及性和质量在约旦北部Covid-19期间：一项混合方法研究
由冠状病毒疾病造成的灾难影响了全球所有服务。引入了一系列政策，以减缓病毒蔓延，这反过来又影响了医疗保健服务的获得性和质量。这对于慢性疾病患者（例如糖尿病患者（DM）和慢性呼吸道疾病（CRD）而言，这是一个有问题的，并且是有问题的。研究的目的是：1）评估来自DM和CRD患者的观点，在Covid-19期间的医疗服务的可及性和质量水平，2）评估患者社会人口统计学的关联及其在健康服务的访问和CR级别的良好范围以及探索DM和质量的时代的社会人口统计学之间的关联，并探索DM的良好范围。 新冠肺炎。
物质使用障碍治疗的应急管理：提高循证干预的可及性、质量和计划完整性
执行摘要 兴奋剂是药物过量危机中一个日益严重的重大威胁 (1)。应急管理 (CM) 是一种心理社会干预，包括强化对物质的戒断以及强化其他康复相关行为，被广泛认为是兴奋剂使用障碍最有效的治疗方法，也有证据表明它是酒精、大麻和烟草使用障碍的有效治疗方法，也是阿片类药物使用障碍 (MOUD) 药物治疗的有效辅助干预措施 (2-4)。虽然美国退伍军人事务部 (VA) 已在全国范围内成功实施 CM，并获得美国卫生与公众服务部 (HHS) 的多个拨款计划和加利福尼亚州和华盛顿的医疗补助示范的许可，但它仍未得到充分利用 (5-8)。若干障碍限制了 CM 的采用，包括对某些联邦欺诈和滥用法的潜在应用的担忧；资金和报销机会有限；计划对可使用 CM 治疗的物质使用障碍 (SUD) 有所限制；与 CM 相关的知识、态度和耻辱感；严格遵守治疗方案的重要性；有限的培训和指导机会；以及劳动力挑战 (5, 8-13)。主要障碍包括对某些联邦欺诈和滥用法律的潜在应用的担忧、HHS 拨款计划中每位客户累计 CM 激励价值每年 75 美元的上限以及对 CM 的误解。监督 CM 实施的实体（包括联邦、州、部落、地方和领土级别的监管机构等）有很多机会克服 CM 访问障碍，加强 CM 服务质量，并促进计划完整性。关键机会包括确保实施和忠实于循证治疗方案，澄清某些联邦欺诈和滥用法律对 CM 激励措施的应用，传播 CM 实施的最佳实践，提高联邦拨款计划中的激励限制以实现循证 CM 交付，并对在现实环境中实施的 CM 进行评估（请参阅框 1 中的建议）（5、9、14）。重要的是，为了促进计划的完整性和有效性，CM 激励措施应采用支持客户福祉和康复的物品和服务代金券的形式，而不是现金支付。最终，扩大 CM 的实施非常必要，因为它具有巨大的潜力，可以解决该国过量用药死亡率高的问题，尤其是兴奋剂过量用药死亡率不断上升的问题。
ROS介导的凋亡负乳腺癌细胞负 实验数字双胞胎：通过目标数据收集解释多模式运输系统的见解 基于腔rydberg封锁的光光子之间的量子逻辑门 在Wendelstein 7-X 中，有效的岛屿分离运行和成功的新古典传输优化的实验确认 线粒体展开的蛋白质反应抑制剂可通过HSP60 抑制小鼠前列腺癌的生长 处理未来6G无线电访问网络中模块化医疗应用的优先级 6D SLAM 眼镜蛇：机器人应用程序的可复合基准 使用自动驾驶汽车的规格符合符合性的可及性分析，使用磁性模型检查 从密集点云到语义数字模型 历史和期货 - 中元 审查碳纤维增强热塑性塑料的回收，重点是聚苯乙烯酮 commonRoad-carla接口：桥接运动计划和3D模拟之间的差距 简化自主驾驶中的SIM到运行转移 通过电喷雾控制的离子束沉积在Ag上沉积分子石墨烯纳米纤维：自组装和地面转换 生物打印水凝胶环境 box 研究培训小组城市绿色基础设施 评估高级人工智能作为基本头部和颈部癌病例的多学科肿瘤板决策的工具
1。摘要.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
人工智能模型在可摘义齿修复中的应用及性能：文献综述
机器学习是一种从已知的数据集[4]中提取数据的过程。这种学习可以是监督学习（其中机器学习模型在已知的数据输入和输出上进行训练）或无监督学习（其中在没有任何预定义信息的情况下从输入数据中提取隐藏模式）。深度学习 (DL) 是机器学习的一个子集，包含一组具有多个数据处理层的数学模型[5]。其操作非常复杂，可以通过在多个抽象层次上表示极大数据集来做出决策和处理它们[4]。人工神经网络 (ANN) 是一种模拟生物系统的 DL 算法。它由三层组成：输入层（接收输入信号）、多个隐藏层和输出层[6]。深度 ANN 具有大量隐藏层，因此准确度很高[7]。其他 DL 网络架构是根据特定应用或学习数据开发出来的。例如，卷积神经网络 (CNN) 通常用于 DL 中的图像处理，包括使用医学图像进行自动分割和计算机辅助诊断[8]。循环神经网络（RNN）是另一种适合处理时间相关信息的网络架构，例如语音处理或视频分析[9]。
Qiskit 中 Shor 算法的优化及性能分析
摘要 — Shor 算法在量子计算领域享有盛誉，因为它有可能在多项式时间内有效破解 RSA 加密。在本文中，我们使用 IBM Qiskit 量子库优化了 Shor 算法的端到端库实现，并推导出一个光速（即理论峰值）性能模型，该模型通过将总操作数计算为不同门数的函数来计算在特定机器上执行输入大小为 N 的 Shor 算法所需的最短运行时间。我们通过在 CPU 和 GPU 上运行 Shor 算法来评估我们的模型，并模拟了高达 4,757 的数字的因式分解。通过将光速运行时间与我们的实际测量值进行比较，我们能够量化未来量子库改进的余地。索引术语 —量子计算、Shor 算法、量子傅里叶变换、性能分析
mRNA COVID-19儿童疫苗接种后的心肌炎和心包炎：临时指导病童医院2022-24可及性计划
生病儿童医院（Sickkids）成立于1875年。它被认为是世界上最好的儿科医疗组织之一，它是加拿大领先的中心，专注于通过护理，研究和教育来推动儿童健康。Sickkids隶属于多伦多大学，并具有强烈的研究重点。Sickkids的研究人员通过研究结果帮助了全球儿童。Sickkids的使命是为以家庭为中心的复杂和专业的护理提供最好的服务；先驱科学和临床进步；分享专业知识；培养一个培养医疗保健专业人员的学术环境；并拥护一种可访问，全面和可持续的儿童健康系统。Sickkids是儿童健康联盟的创始成员，这是一个由合作伙伴网络的网络，致力于创建高质量，一致和协调的小儿保健方法，以儿童，青年及其家人为中心。Sickkids为其对更健康的孩子的愿景感到自豪。一个更好的世界。
定量可及性stackelberg-pareto合成是nexptime-complete
正式验证，更具体地说是模型检查，是计算机科学的一个分支，它提供了自动检查系统是否正确的技术[3，18]。这对于负责空中交通管理或核电站控制的关键任务的系统至关重要。在理论上和工具开发中都取得了很多进展，并且该技术现已在行业中广泛使用。如今，通常面对由更复杂的系统（称为多代理系统），这些系统由异质组件组成，从传统的反应代码到完全自主的机器人或人类用户。建模和验证此类系统是一个具有挑战性的问题，远未解决。一种可能的方法是依靠游戏理论，这是数学的一个分支，研究代理人之间的数学模型和对决策的理解，假设它们是理性的[32，38]。通常，每个代理（即播放器）组成系统具有自己的目标或偏好，他设法实现这些目标的方式受到其他代理的行为的影响。合理性可以通过多种方式形式化。代理人合理行为的著名模型是多人非零和游戏图中NASH平衡[31]的概念，代表了玩家之间可能的相互作用[36]。另一种模型是Stackelberg Games [39]，其中一位指定的球员（领导者）宣布了实现其目标的策略，而其他玩家 - 追随者，以最佳的方式做出了理性的回应